医学科研数据挖掘方法挖掘技术3PPT课件
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生物医学大数据分析与挖掘ppt课件
efficient-clinical-trials-with-tissue-phenomics/
13
临床大数据分析与挖掘-临床决策支持
Treatment A Treatment B
Treatment C Treatment D Treatment E
14
临床大数据分析与挖掘-健康评估
统计学建模
综合健康评估
/media/news_stories/2014/140313_2.html
J Breast Cancer 2012 September; 15(3): 265-272
19
临床大数据分析与挖掘-个性化诊疗
P4 Medicine:
personalized: it takes into account a person’s genetic or protein profile. preventive: it anticipates health problems and focuses on wellness, not disease. predictive: it directs appropriate treatment and avoids drug reactions. participatory: it empowers patients to take more responsibility for their health and care.
/connections/2010/Vol4_No1/features_pg2.asp
/blog-41174-719048.html
18
The first human trial of a pioneering personalised cancer treatment developed at Oxford University will begin this week, with the potential to tackle a wide range of latestage cancers.
医学数据挖掘网络分析优质PPT课件
网络的表示方式
列表式
基因1
基因2
边权重
基因1
基因3
边权重
……
基因n-1
矩阵式
0-1矩阵 权重矩阵
基因n 边权重
x1
x2 ... xN1
xN
x1
0 1 ...... 0 1
x2
1
0 ...... 1
0
... ...... ...... ...... ......
三、蛋白质互作网络
三、蛋白质互作网络
(一) 蛋白质互作检测技术
1. 免疫共沉淀技术（co-immunoprecipitation）
2. 酵母双杂交（yeast two hybrid，Y2H）
Node: proteins, Edge: interaction relationships, Un-directed
出的边的数目称为节点v的出度，指向节点v的边数 则称为节点v的入度。
节点A的连通度为3
节点A的入度为1，出度为2
连通度的应用
Barabási et al
Hub nodes
(二) 聚类系数（clustering coefficient ）
无向网络中
Cv C C n k 2k(k 2n 1 )
节点代表生物分子，边代表他们之间在生命过 程中的某种关系
网络的基本概念
网络的定义 以图G= (V, E)表示网络，其中：
V 是网络的节点集合，每个节点代表一个要分析 的对象；
E 是边的集合，每条边代表节点之间的相互关系。
无向网络
有向网络
二加分权网网络络与等权网络
· 2012年8月 中国 哈尔滨
数据挖掘在中医药中应用ppt课件
温度
yes No
yes No
2/9 3/5 热 2/9 2/5
4/9 0 温暖 4/9 2/5
3/9 2/5 凉爽 3/9 1/5
湿度
yes 高 3/9 正常 6/9
有风
打网球
no
yes no yes No
4/5 否 6/9 2/5 9/14 5/14
1/5 是 3/9 3/5
YES的概率（红色） =2/9*3/9*3/9*3/9*9/14=0.0053 NO的概率（绿色） =3/5*1/5*4/5*3/5*5/14=0.0206 YES+NO=1,经过归一化处理 YES=20.5%，NO=79.5%
贝叶斯模型 决策树
2019/9/5
38
贝叶斯模型
14天打网球情况。
打网球
YES
NO
9
5
实例：根据以往打网球的情 况，看看根据新一天的天气 情况，能否打网球？
14天不同天气情况下打网球的情况
天气
温度
yes No
yes晴2来自3热2多云 4
0
温暖 4
雨
3
2
凉爽 3
湿度
有风
No
yes no
yes no
两个合并在一起的簇怎么和其他 对象比较？3*3的矩阵
0 10 11 2 0
0 ？0
5 34 0
？4 0
有很多计算方法：介绍单连接：
D（c1，c2）=Min{d（o，O）}
D( ， )= Min{d（ ， ）,d( , )}=2
2019/9/5
2
11
33
0
20
340
有很多规定定义这种计算。
数据挖掘技术 分类挖掘及其应用PPT课件
这种分类算法主要用来找寻样本集合中主要类别的分类规则，
用于划分主类和其他类。对于其他类，同样可以看做一个样本集
合，再次利用该分类算法进行分类。
第5章 分类挖掘及其应用
第4页/共22页
5.3人工免疫算法及其在故障诊断中的应 用
• 5.3.1人工免疫算法
➢5.3.1.1引言
本节阐明了不同免疫算法或免疫理论的原理，同时也提出了常用 的人工免疫系统的一般模型框架。这些技术己经被成功的用于模式识别 和数据挖掘、故障检测与诊断、计算机安全及其它各种应用。
第12页/共22页
第5章 分类挖掘及其应用
5.3.3基于克隆变异机理的故障诊断方法研 究
➢5.3.3.1引言
在本书中，借鉴免疫系统的克隆变异机理及已有人工 免疫系统成果，结合故障诊断的实际应用，研究具有故 障诊断能力，同时又具有对故障样本的连续学习功能的 自适应故障诊断方法。最后通过对标准样本的分类识别 及实际的故障诊断实例验证了本书提出方法的有效性。
随机初始化抗原群体 取出一个抗原 计算亲和力 克隆 变异 选择 剪枝 抗体抑制 产生记忆
网络抑制
群体更新
否 收敛条件满足
是 结束
否
抗原搜索完毕
是
图5-1 aiNet算法流程图
第8页/共22页
第5章 分类挖掘及其应用
免疫网络模型
3）实验结果分析
0.2 0.15 0.1 0.05
0 -0.05
-0.1 -0.15
两个细胞与给
定抗原的激励值，当满足式（ 5-22）和式（5-23）两个M条C件cand时idate，
可将 mcmatch 取代
，如果只满足式M（C5ca-nd2ida2te ），直接将
医学科研数据挖掘概述ppt课件
6. 偏差分析(deviation)
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据 存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情 况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察 结果与参照之间的差别。
六、挖掘方法
1. 关联分析法 2. 决策树 3. 人工神经网络 4. 遗传算法 5. 聚类分析 6. 序列模式分析
1. 关联分析(association analysis)
关联规则挖掘是由rakesh apwal等人首先提出。 两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性， 就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重 要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时 序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据 库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个 阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣 度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需 求。
数据的转换：将数据转换成一个分析模型。这个 分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正 适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。 结果分析：解释并评估结果。其使用的分析方法
一般应作数据挖掘操作而定。 知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信
息系统的组织结构中去。
5. 聚集分析（Cluster analysis ，CA）
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的 目的是要群与群之间差别很明显, 而同一个群之 间的数据尽量相似。此外聚类分析可以作为其他 算法( 如特征和分类等) 的预处理步骤, 之后这些 算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在 开始聚集之前不知道要把数据分成几组, 也不知 道怎么分( 依照哪几个变量) 。因此在聚集之后要 有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义 。很多情况下一次聚集得到的分群对某个业务来 说可能并不好, 这时就需要删除或增加变量以影 响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到 一个理想的结果。聚类方法主要有两类: 统计方 法和神经网络方法。
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据 存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情 况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察 结果与参照之间的差别。
六、挖掘方法
1. 关联分析法 2. 决策树 3. 人工神经网络 4. 遗传算法 5. 聚类分析 6. 序列模式分析
1. 关联分析(association analysis)
关联规则挖掘是由rakesh apwal等人首先提出。 两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性， 就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重 要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时 序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据 库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个 阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣 度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需 求。
数据的转换：将数据转换成一个分析模型。这个 分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正 适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。 结果分析：解释并评估结果。其使用的分析方法
一般应作数据挖掘操作而定。 知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信
息系统的组织结构中去。
5. 聚集分析（Cluster analysis ，CA）
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的 目的是要群与群之间差别很明显, 而同一个群之 间的数据尽量相似。此外聚类分析可以作为其他 算法( 如特征和分类等) 的预处理步骤, 之后这些 算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在 开始聚集之前不知道要把数据分成几组, 也不知 道怎么分( 依照哪几个变量) 。因此在聚集之后要 有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义 。很多情况下一次聚集得到的分群对某个业务来 说可能并不好, 这时就需要删除或增加变量以影 响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到 一个理想的结果。聚类方法主要有两类: 统计方 法和神经网络方法。
数据挖掘PPT
方法复杂； 应用领域十分广泛，只要与空间位置相关的数据，都可
对其进行挖掘； 挖掘方法和算法非常，而且大多数算法比较复杂，难度
大； 知识的表达方式多样，对知识的理解和评价依赖于对人
对客观世界的认知程度。ThFra biblioteknk You!
L/O/G/O
数据挖掘的概念
数据挖掘就是利用一系列相关算法和技术从大型数据库中 的数据中提取人们感兴趣的知识。它们隐藏在数据中，之 前不为人们所知但却是人们确实需要的有价值的潜在知识， 所提取到的知识表示形式可以为概念、模式、规律和规则 等；它可以通过对历史数据和当前数据的分析，帮助决策 人员提取隐藏在数据中的潜在关系与模式等，进而协助其 预测未来可能出现的状况和即将产生的结果。
数据挖掘在反洗钱系统中的应用
数据挖掘的应用领域—营销
关联分析--市场篮子分析，用于了解顾客的购买习惯和偏 好，有助于决定市场商品的摆放和产品的捆绑销售策略；
序列模式与市场篮子分析相似，不过是用某时间点发现的 产品购买或其他行为模式来预测将来购买产品或服务类别 的概率；
聚类用于市场细分，将顾客按其行为或特征模式的相似性 划分为若干细分市场，以采取有针对性的营销策略；
分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录、赠券等促 销手段有反应,还可用于顾客定级、破产预测等。
数 据 挖 掘 在 营 销 中
的 应
用 流
程
数据挖掘的应用领域—电信
数据挖掘技术在电信CRM系中的应用有以下几个方面: 客户获得 交叉销售 客户保持 一对一营销
数据挖掘的应用领域—工业生产
（1）数据源必须为大量的、真实的并且包含噪声的；
（2）挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的；
对其进行挖掘； 挖掘方法和算法非常，而且大多数算法比较复杂，难度
大； 知识的表达方式多样，对知识的理解和评价依赖于对人
对客观世界的认知程度。ThFra biblioteknk You!
L/O/G/O
数据挖掘的概念
数据挖掘就是利用一系列相关算法和技术从大型数据库中 的数据中提取人们感兴趣的知识。它们隐藏在数据中，之 前不为人们所知但却是人们确实需要的有价值的潜在知识， 所提取到的知识表示形式可以为概念、模式、规律和规则 等；它可以通过对历史数据和当前数据的分析，帮助决策 人员提取隐藏在数据中的潜在关系与模式等，进而协助其 预测未来可能出现的状况和即将产生的结果。
数据挖掘在反洗钱系统中的应用
数据挖掘的应用领域—营销
关联分析--市场篮子分析，用于了解顾客的购买习惯和偏 好，有助于决定市场商品的摆放和产品的捆绑销售策略；
序列模式与市场篮子分析相似，不过是用某时间点发现的 产品购买或其他行为模式来预测将来购买产品或服务类别 的概率；
聚类用于市场细分，将顾客按其行为或特征模式的相似性 划分为若干细分市场，以采取有针对性的营销策略；
分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录、赠券等促 销手段有反应,还可用于顾客定级、破产预测等。
数 据 挖 掘 在 营 销 中
的 应
用 流
程
数据挖掘的应用领域—电信
数据挖掘技术在电信CRM系中的应用有以下几个方面: 客户获得 交叉销售 客户保持 一对一营销
数据挖掘的应用领域—工业生产
（1）数据源必须为大量的、真实的并且包含噪声的；
（2）挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的；
数据挖掘与医院管理统计PPT课件
（二）医院信息系统数据挖掘实例 3.数据源 以ERP为核心的医院人财物运营数据
医疗与运营信息
相互关联、交互、作用
系统关联性 流程连续性 操作时效性 内容约束性
35
二、数据挖掘示例
（二）医院信息系统数据挖掘实例
4.基于患者服务标准的主题数据集设计
诊疗活动 基于患者诊疗事务信息 数据梳理归纳
主题数据集类别
二、数据挖掘示例
（一）什么是数据挖掘？
数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发 现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前 人工智能和数据库领域研究的热点问题。
所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的 、先前未知的并有潜在价值信息的过程。
诊断类 治疗类 服务类 手术类 抢救类 管理类 …………
疾病种类、参 与者与维度
挂号、住院登记
确定主题
门急诊就诊、体检 入科
检验 治疗
用药
辅诊ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ手术
结帐
设计主题模型 定义数据集
与HIS后台关联 建立数据集结构 动态数据静态转储 数据核查与标准化
出院
生成数据集
36
1.住院病人数据集 2.门诊病人数据集 3.手术病人数据集 4.业务人员数据集 5.药品材料数据集 6.仪器设备数据集 8.辅助检查数据集 9.检验信息数据集 10.床位配置数据集
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、
机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高
度自动化地分析数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在
的规律，帮助决策者调整策略，减少风险，做出正确的决策
。
24
二、数据挖掘示例
医疗与运营信息
相互关联、交互、作用
系统关联性 流程连续性 操作时效性 内容约束性
35
二、数据挖掘示例
（二）医院信息系统数据挖掘实例
4.基于患者服务标准的主题数据集设计
诊疗活动 基于患者诊疗事务信息 数据梳理归纳
主题数据集类别
二、数据挖掘示例
（一）什么是数据挖掘？
数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发 现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前 人工智能和数据库领域研究的热点问题。
所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的 、先前未知的并有潜在价值信息的过程。
诊断类 治疗类 服务类 手术类 抢救类 管理类 …………
疾病种类、参 与者与维度
挂号、住院登记
确定主题
门急诊就诊、体检 入科
检验 治疗
用药
辅诊ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ手术
结帐
设计主题模型 定义数据集
与HIS后台关联 建立数据集结构 动态数据静态转储 数据核查与标准化
出院
生成数据集
36
1.住院病人数据集 2.门诊病人数据集 3.手术病人数据集 4.业务人员数据集 5.药品材料数据集 6.仪器设备数据集 8.辅助检查数据集 9.检验信息数据集 10.床位配置数据集
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、
机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高
度自动化地分析数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在
的规律，帮助决策者调整策略，减少风险，做出正确的决策
。
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二、数据挖掘示例
数据挖掘算法介绍ppt课件
❖ 粗糙集对不精确概念的描述方法是：通过上近似概念和 下近似概念这两个精确概念来表示；一个概念（或集合 ）的下近似指的是其中的元素肯定属于该概念；一个概 念（或集合）的上近似指的是其中的元素可能属于该概 念。
❖ 粗糙集方法则有几个优点：不需要预先知道的额外信息 ，如统计中要求的先验概率和模糊集中要求的隶属度； 算法简单，易于操作。
❖ 国外现状：
成熟、 产品：SAS、CLEMENTINE、UNICA、各大数据库
❖ 国内现状：
起步 产品：大部分是实验室产品
数据挖掘分类
❖ 挖掘对象
▪ 基于数据库的挖掘 ▪ 基于web的挖掘 ▪ 基于文本的挖掘 ▪ 其他：音频、视频等多媒体数据库
数据挖掘分类
❖ 应用
▪ 响应模型 ▪ 交叉销售 ▪ 价值评估 ▪ 客户分群
遗传算法
❖ 遗传算法（Genetic Algoritms，简称GA ）是以自然选择和遗传理论为基础，将生 物进化过程中“适者生存”规则与群体内 部染色体的随机信息交换机制相结合的搜 索算法 ；
❖ 遗传算法主要组成部分包括编码方案、适 应度计算、父代选择、交换算子和变异算 子。
序列模式
❖ 是指在多个数据序列中发现共同的行为模 式。
谢谢
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
Hale Waihona Puke 策树❖ 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算 法,着眼于从一组无次序/无规则的事例中 推理出决策树表示形式的分类规则；
❖ 决策树基本算法是:贪心算法,它以自顶向 下递归、各个击破方式构造决策树.
关联规则
❖ 关联规则是形式如下的一种规则，“在购 买面包和黄油的顾客中，有90％的人同时 也买了牛奶”（面包＋黄油 → 牛奶）；
❖ 粗糙集方法则有几个优点：不需要预先知道的额外信息 ，如统计中要求的先验概率和模糊集中要求的隶属度； 算法简单，易于操作。
❖ 国外现状：
成熟、 产品：SAS、CLEMENTINE、UNICA、各大数据库
❖ 国内现状：
起步 产品：大部分是实验室产品
数据挖掘分类
❖ 挖掘对象
▪ 基于数据库的挖掘 ▪ 基于web的挖掘 ▪ 基于文本的挖掘 ▪ 其他：音频、视频等多媒体数据库
数据挖掘分类
❖ 应用
▪ 响应模型 ▪ 交叉销售 ▪ 价值评估 ▪ 客户分群
遗传算法
❖ 遗传算法（Genetic Algoritms，简称GA ）是以自然选择和遗传理论为基础，将生 物进化过程中“适者生存”规则与群体内 部染色体的随机信息交换机制相结合的搜 索算法 ；
❖ 遗传算法主要组成部分包括编码方案、适 应度计算、父代选择、交换算子和变异算 子。
序列模式
❖ 是指在多个数据序列中发现共同的行为模 式。
谢谢
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
Hale Waihona Puke 策树❖ 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算 法,着眼于从一组无次序/无规则的事例中 推理出决策树表示形式的分类规则；
❖ 决策树基本算法是:贪心算法,它以自顶向 下递归、各个击破方式构造决策树.
关联规则
❖ 关联规则是形式如下的一种规则，“在购 买面包和黄油的顾客中，有90％的人同时 也买了牛奶”（面包＋黄油 → 牛奶）；
医学数据挖掘第1章.ppt
当面对越来越多迅速膨胀的大型数据库时，医生 们渴望去理解数据中包含的信息，盼望获得有价值的 知识！
数据挖掘与知识发现
原有的决策支持系统（DSS）和领导执行系统（EIS） 已不能满足需要。数据挖掘概念的提出，使人们有能力 克服这些困难，去发掘出蕴藏在数据中的信息和知识。 数据挖掘是目前国际上数据库和信息决策领域的最前沿 研究方向之一。
1.4 数据挖掘工具——SQL Server 2005
1.5数据挖掘技术在医学领域中的应用特点、现状及展望
1.医学数据的特点以及医学数据挖掘的独特性
医学信息蕴含了医疗过程和医患活动的全部数据资源，既有有关临床的医 疗信息又有医院管理的信息，尤其是前者反映了医学的独特性。这些信息具 有模式的多态性(纯数据、图像、信号、文字记录等)、不完整性(疾病信息的 客观不完整和描述疾病的主观不完整)、较强时间性、复杂性和冗余性。加之 其低数学特征、非规范化形式以及医患信息的不对称和医学资料涉及较多的 伦理、法律问题,从而决定了医学数据挖掘的独特性。
数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛（2）
数据挖掘在医学上的应用有其自身的优势，医学系统收集 到的数据大多是实际诊断和运作数据真实可靠、不受其他 因素影响的，这对于不断提高挖掘的质量是有利的条件。
随着电子病历的推广，用计算机存储病案在医院已经比较 普遍。如果各医院将收集的数据进一步汇总，从些数据中 发现各种疾病之间的相互关系、各种疾病的发展规律，分 析各种治疗方案的治疗效果，对疾病的诊断、治疗和医学 研究都非常有价值。
数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛2数据挖掘在医学上的应用有其自身的优势医学系统收集到的数据大多是实际诊断和运作数据真实可靠不受其他因素影响的这对于不断提高挖掘的质量是有利的条件
数据挖掘与知识发现
原有的决策支持系统（DSS）和领导执行系统（EIS） 已不能满足需要。数据挖掘概念的提出，使人们有能力 克服这些困难，去发掘出蕴藏在数据中的信息和知识。 数据挖掘是目前国际上数据库和信息决策领域的最前沿 研究方向之一。
1.4 数据挖掘工具——SQL Server 2005
1.5数据挖掘技术在医学领域中的应用特点、现状及展望
1.医学数据的特点以及医学数据挖掘的独特性
医学信息蕴含了医疗过程和医患活动的全部数据资源，既有有关临床的医 疗信息又有医院管理的信息，尤其是前者反映了医学的独特性。这些信息具 有模式的多态性(纯数据、图像、信号、文字记录等)、不完整性(疾病信息的 客观不完整和描述疾病的主观不完整)、较强时间性、复杂性和冗余性。加之 其低数学特征、非规范化形式以及医患信息的不对称和医学资料涉及较多的 伦理、法律问题,从而决定了医学数据挖掘的独特性。
数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛（2）
数据挖掘在医学上的应用有其自身的优势，医学系统收集 到的数据大多是实际诊断和运作数据真实可靠、不受其他 因素影响的，这对于不断提高挖掘的质量是有利的条件。
随着电子病历的推广，用计算机存储病案在医院已经比较 普遍。如果各医院将收集的数据进一步汇总，从些数据中 发现各种疾病之间的相互关系、各种疾病的发展规律，分 析各种治疗方案的治疗效果，对疾病的诊断、治疗和医学 研究都非常有价值。
数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛2数据挖掘在医学上的应用有其自身的优势医学系统收集到的数据大多是实际诊断和运作数据真实可靠不受其他因素影响的这对于不断提高挖掘的质量是有利的条件
数据挖掘方法PPT课件
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络具体实现过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络具体实现过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
XOR问题的BP模型建立
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
XOR问题的BP模型建立
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
评价分四级： v—非常好， g—好， a— 一般， b—差
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
有关概念——神经元的定义
有关概念——常见几种映射函数
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
有关概念——常见几种映射函数：
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
医学数据挖掘与大数据处理ppt课件
数据的存储与管理：决定采用什么产品和技术
来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术 特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行 抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数 据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓 库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
数据仓库体系结构
OLAP（On Line Analysis Processing）
趋势分析:我们正处在医疗行业的一个重要转折点
存储的增长
15000 10000
5000 0
医疗服务产生的数据总量(PB)
2010 2011 2012 2013 2014 2015
Admin Imaging EMR Email File Non Clin Img Research
医疗影像归档
一个医疗系统案例的数据
数据仓库是稳定的（非易失性的)。
其数据以物理分离的方式存储,决策人员只进行数 据查询，而不进行数据修改。数据仓库只需要两类 操作：数据的初始化装入和数据访问
数据挖掘与知识发现基本概念
数据挖掘（从数据中发现知识）
数据挖掘（DM)：从大量的数据中正规地发现有效 的、新颖的、潜在有用的，最终可被读懂的模式 的过程，简单的说就是从大量数据中提取或“挖 掘”知识。
第七章 医学数据挖掘与大数据处理
本章主要内容
数据挖掘与数据仓库 常用的数据挖掘方法 大数据概念 大数据处理方法 医疗大数据应用
阅读书目
崔雷.医学数据挖掘. 高等教育出版社 涂子佩. 大数据. 广西师范大学出版社 赵刚.大数据技术与应用实践指南. 电子工
业出版社 李雄飞等. 数据挖掘与知识发现（第2版）.
分类或者特征提取。如检查特定记录并描述第一 类记录的特点。如信用分析。
来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术 特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行 抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数 据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓 库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
数据仓库体系结构
OLAP（On Line Analysis Processing）
趋势分析:我们正处在医疗行业的一个重要转折点
存储的增长
15000 10000
5000 0
医疗服务产生的数据总量(PB)
2010 2011 2012 2013 2014 2015
Admin Imaging EMR Email File Non Clin Img Research
医疗影像归档
一个医疗系统案例的数据
数据仓库是稳定的（非易失性的)。
其数据以物理分离的方式存储,决策人员只进行数 据查询，而不进行数据修改。数据仓库只需要两类 操作：数据的初始化装入和数据访问
数据挖掘与知识发现基本概念
数据挖掘（从数据中发现知识）
数据挖掘（DM)：从大量的数据中正规地发现有效 的、新颖的、潜在有用的，最终可被读懂的模式 的过程，简单的说就是从大量数据中提取或“挖 掘”知识。
第七章 医学数据挖掘与大数据处理
本章主要内容
数据挖掘与数据仓库 常用的数据挖掘方法 大数据概念 大数据处理方法 医疗大数据应用
阅读书目
崔雷.医学数据挖掘. 高等教育出版社 涂子佩. 大数据. 广西师范大学出版社 赵刚.大数据技术与应用实践指南. 电子工
业出版社 李雄飞等. 数据挖掘与知识发现（第2版）.
分类或者特征提取。如检查特定记录并描述第一 类记录的特点。如信用分析。
医学大数据分析策略与数据挖掘ppt参考课件
提供更高的预测精度。 12
数据挖掘方法简介及其应用
13
数据挖掘概念
数据挖掘：是在从大量的数据中提取隐含的、 事先未知的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
定义研究问题
数据准备
模型应用
大数据源
模型评估
提取数据
建立模型
1414
数据挖掘
数据挖掘方法概述
分类预测
回归预测 聚类分析 关联分析 属性筛选
分类回归树
2020
Monte Carlo模拟分析结果
纹理相关系数为0.1时，840个纹理值各 预测模型拟合结果
纹理相关系数为0.2时， 840个纹理值 各预测模型拟合结果
2121
支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是美国Vapnik 教授 于1963年提出的。
在解决小样本、非线性和高维 模式识别问题中表现出许多优势， 并在一定程度上克服了“维数灾难” 和“过学习”等问题。在模式识别、 回归分析、函数估计、时间序列预 测等领域，都得到了长足的发展。
模拟式存量 2000年
数字式存量
Source: Researchers at the University of Southern California took four years -- 1986, 1993, 2000 and 2007 -- and extrapolated numbers from roughly 1,100 sources
zu=datayuce$no),file="result.csv") )/输出结果到result.csv / table(pre,class=datayuce$x) /结果整理/
数据挖掘方法简介及其应用
13
数据挖掘概念
数据挖掘：是在从大量的数据中提取隐含的、 事先未知的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
定义研究问题
数据准备
模型应用
大数据源
模型评估
提取数据
建立模型
1414
数据挖掘
数据挖掘方法概述
分类预测
回归预测 聚类分析 关联分析 属性筛选
分类回归树
2020
Monte Carlo模拟分析结果
纹理相关系数为0.1时，840个纹理值各 预测模型拟合结果
纹理相关系数为0.2时， 840个纹理值 各预测模型拟合结果
2121
支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是美国Vapnik 教授 于1963年提出的。
在解决小样本、非线性和高维 模式识别问题中表现出许多优势， 并在一定程度上克服了“维数灾难” 和“过学习”等问题。在模式识别、 回归分析、函数估计、时间序列预 测等领域，都得到了长足的发展。
模拟式存量 2000年
数字式存量
Source: Researchers at the University of Southern California took four years -- 1986, 1993, 2000 and 2007 -- and extrapolated numbers from roughly 1,100 sources
zu=datayuce$no),file="result.csv") )/输出结果到result.csv / table(pre,class=datayuce$x) /结果整理/
医学数据挖掘计算机辅助医学概论 ppt课件
2020/12/12
23
计算机辅助医学实例-自然语言处理
❖ 将自然语言处理模块整合到科研病历系统中
2020/12/12
24
计算机辅助医学—医学知识库
❖医学知识种类繁多 ❖医学知识更新速度快
➢ 医学文献 ➢ 临床实践指南 ➢ 临床路径 ➢ 用药指南 ➢ 转化医学知识 ➢ 数字人体模型
信息化手段
医学知识库
计算机辅助医学 概论（下）
2020/12/12
1
提纲
1 2 3 4
关于课程 背景知识 基本概念 应用实例
2020/12/12
2
精品资料
• 你怎么称呼老师？ • 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你
是否会认为老师的教学方法需要改进？ • 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭 • “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我
2020/12/12
12
转化医学
❖转化医学（Translational Medicine）的概念是在 2003年由美国EA. Zerhouni在NIH路线图计划（NIH Roadmap）中提出的
❖它试图在基础研究与临床医疗之间建立更直接的联 系
❖它的核心是要将医学生物学基础研究成果迅速有效 的转化为可在临床实际应用的理论、技术、方法和药 物，它要在实验室到病房（Bench To Bedside, 简称 B2B）之间架起一条快速通道。
❖临床决策支持系统发展
2020/12/12
Wright A et al, 2008 35
计算机辅助医学实例-临床决策支持系统
❖Real Q HIV CDSS
2020/12/12
36
计算机辅助医学实例-个性化医疗
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案例二
• 原文题目：《地氟醚对老年病人血液动力学的影 响》，为研究地氟醚对老年病人血液动力学的影 响，选择腹部手术老年病人(年龄60一74岁)30例， 所有病人术前肝肾功能检查均正常。在吸入地氟 醚 前 ， 监 测 心 输 出 量 (CO) 、 峰 流 速 (PV) 、 心 率 (HR)、校正的血流时间(FTC)、中心静脉压(CVP)、 心脏指数(CI）、平均动脉压(MAP)、外周血管阻 力(SYR)作为基础值，然后分别调整地氟醚浓度 至0.5MAC、1.0 MAC、1.5MAC、2.0MAC，同时 测定以上各参数。结果见表。统计学处理：采用 T检验来测定差异显著性，P＜0.05为有显著性差 异。
• 用途
▫ 分类、回归、异常值检测……
人工神经网络
输入层
中间层（隐含层）
输出层
• 神经网络可以分为三 个部分——输入层、 中间层、输出层
• 中间层可以为单层， 也可以为多层
• 一般建模时，输入层 的神经元个数为影响 因素个数，输出层为 结局变量个数，中间 层没有固定的个数， 需要经验和实际情况 确定
• 如图所示的人工神经 网络结构为4-6-3-1， 神经网络的结构越复 杂越能拟合复杂的模 型
神经网络的特点
• 优点
▫ 对数据分布要求低，不需要对数据分布进行检验 ▫ 具有很强的数据容错能力（鲁棒性） ▫ 能拟合因素间复杂的非线性关系
• 缺点
▫ 黑箱子模型，难以写出推理过程及模型公式 ▫ 其预测精度受训练集的影响 ▫ 易陷入局部最优解
• 用法：分类预测，回归预测，卫生决策…
支持向量机原理
支持向量机（SVM）本质上是一种分类判别函数
H2 H
H1
• H是分类面，H1和H2是平 行于H，且分离H最近的两 类样本的直线，H1与H， H2与H之间的距离就是几 何间隔
• 离分类面H最近的样本点， 因其构成了H1，H2平面， 成为H1、H2的支持向量
Decrease Usage
???
Time
决策树的原理
无强制措施 铅中毒诊断
有强制措施
中毒 P=0.73
无中毒 P=0.27
无中毒 P=0.62 中毒 P=0.38
低
P=0.46 中
P=0.43 高
P=0.11
¥0
¥75 ¥150 ¥350
¥18
低 P=0.50
中
P=0.46
高 P=0.04
¥79 ¥146 ¥305
• 支路
决策节点 机会节点
结局节点
▫ 从根节点（决策节 点）到叶节点（结 局节点）为一条支 路
▫ 从一个决策节点放 射出来，即每一
方案各种状态发生
的概率之和为1
决策树的特点
• 优点
▫ 直观，易于理解及解释 ▫ 对资料分布无特殊要求
• 缺点
▫ 处理大样本多变量时效率较低 ▫ 分类性能较神经网络与SVM稍差
• 点评：同一个病人重复测量了若干血液动力 学指标，地氟醚浓度是与“重复测量’有关 的因素，因而此资料属于具有一个重复测量 的单因素设计资料，作者采用T检验进行两 两比较，因T检验仅适合分析单因素设计且 因素的水个数最多为2的定量资料，因此不 适合分析此类资料。根据数据可采用重复测 量设计资料的方差分析。
• 从数学上可以证明分类面 的几何间隔越大，分类误
几何
差越小
间隔
• SVM：最大化几何间隔， 寻找最优分类面
SVM的特点
• 优点
▫ 对样本量需求小 ▫ 高维识别：对大样本量的数据能降低部分运算复杂
性 ▫ 很好的“鲁棒性”（数据容错能力） ▫ 能处理非线性可分样本 ▫ 得到全局最优解
• 缺点
▫ 对变量数很多的数据计算复杂度很大 ▫ 解决多分类问题效果不好 ▫ 作为分类器，难以解释各因素的影响大小
统计学四型错误
Ⅰ型错误：也称假阳性错误。即当原假设H0客观上成立，但根 据假设检验的规则，将有α大小的概率错误地拒绝H0，同 时错误地接受备择假设H1。
Ⅱ型错误：也称假阴性错误。即当H0客观上不成立，但根据假 设检验的规则，将有β大小的概率错误地拒绝H1，同时错 误地接受H0。
Ⅲ型错误：即最终回答的是1个错误的问题。此错误主要是由于 试验设计不周密不完善所致，如在试验设计中未将重要 的试验因素包括在内。
Yes
NO
NO Yes
Good Credit Risks
Bad Credit Risks
Good Credit Risks
聚类分析
支持向量机
H
H
H 2
1
关联分析
神经网络
Q5 Q6
Q3 Q4
I1
I2
factor n
factor 1 factor 2
时间序列分析
Open Accn’t
Add New Product
Ⅳ型错误：即对1个假设进行了多项正确的检验，但在对因果关 系的分析时作出了错误的比较和解释，这些比较并非是 由被使用的模型所定义的。此错误主要出现在结果的解 释阶段。
二．统计分析方法回顾
I. 无假设的数据挖掘方法
决策树
Income>$40K
Yes
NO
Debt<10% of Income
Debt=0%
➢ 点评：根据研究目的，每个哮喘患者都能提供一个药
物发生疗效的时间，因而此资料从本质土讲应为定量 资料，表中结果只是为了表达的方便列出不同时点上 的频数分布，并不代表此资料的结果变量就为定性资 料。原作者采用卡方检验分析定量资料，所能回答的 问题与原作者的分析目的不一致。此时得出的结论只 能是美喘清组和博利康尼组在不同起效时间的构成上 存在的差别是否具有统计学意义，并不能得出两组起 效时间之间的差别具有统计学意义。
• 用途
▫ 预测、模式识别……
聚类概念
• 聚类就是将数据对象组成不同的类，使得不同类 之间的相似性尽量小，而同类对象之间的相似性 尽量大
• 探索性统计分析方法
• 在不知道应分多少类合适的情况下，试图借助某 种数理方法用已收集的资料找出研究对象的适当 分类
数据挖掘技术（3）
一．文章错误案例 二．统计分析方法回顾 三．如何正确选择统计分析方法
四．统计分析方法应用案例
一．文章错误案例
案例一
• 原文题目：《美喘清和博利康尼治疗支气管 哮喘各40例临床疗效与副作用比较》，作者 选择80例哮喘病人随机分为美喘清组与博利 康尼组各40例，记录各组病人发生疗效的时 间（见下表）。所得结果用卡方检验进行处 理，认为美喘清较博利康尼发生疗效的时间 早，且差异具有统计学意义(P＜0.05)。